近些年,自动化技术不断地得到发展与进步,它在电网系统中的应用也越来越广泛。变电站值守方式正逐渐趋向于少人或者无人化。其中,变电站无人值守正成为电网技术发展中的一项重要内容。在无人值守方式的不断推进中,结合视频监控技术的“遥视”功能的作用越发得到重视。遥视功能作为无人值守变电站的眼睛,是变电站信息收集上不可或缺的一环。然而随着无人值守的不断加深,传统遥视功能的不足愈发得到了体现。变电站目前的遥视系统仍以传统视频监控为主,仅提供视频的捕获、存储和回放等简单的功能,缺乏对信息进行有效的分析筛选的能力;对现场设备仍以人为观察和人工巡视为主,未完全发挥出智能视频监控技术的潜力;当前的遥视系统存储了大量无意义视频,不仅造成硬盘空间的浪费,而且不利于对视频的检索。智能视频监控技术是涉及到数字图像处理、机器学习、模式识别、信号处理、统计学习等诸多领域下的交叉学科。对这门技术进行研究一方面具有重要的研究价值,另一方面也拥有着广阔的应用前景。将智能视频监控技术引入到现有的变电站遥视系统中,不需要对硬件设备做较大改动,就可以实现对现有遥视系统功能的完善和增强。课题将对重庆市兰家沱110Kv变电站遥视系统,采用基于SVM和ViBe算法的视频监控技术进行改进。主要工作内容包含两部分:第一,针对具有明显颜色特征的设备的在线监测。变电站中一些设备,如变压器呼吸器等,它们的工作状况只能通过颜色进行判断,在其他纹理、轮廓、形状等均没有明显的变化。通过提取颜色特征信息,训练出颜色分类器,可以自动监测设备工作情况。如果出现异常,则主动提醒工作人员进行更换,降低了人力消耗,减轻了工作人员负担。第二,室外环境下的多通路的运动目标检测方法。变电站中摄像头众多,并且需要维持长时间不间断监控,为了保证算法运行的实时性,需要尽可能的降低算法复杂度。在室外环境下,光照、天气、遮挡、阴影等条件时常发生变化,运动目标的检测算法在准确性、高效性之间难以达到较好的折中。课题改进了原始ViBe算法,在确保低复杂度的同时,在运动目标检测方面取得了良好的性能。